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龙图腾网获悉中交华控(天津)科技发展有限公司申请的专利一种基于注意力机制的多任务交通场景检测算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116958910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310696843.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于注意力机制的多任务交通场景检测算法是由曲建创;李成莪;王雪设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的多任务交通场景检测算法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于注意力机制的多任务交通场景检测算法，包含一个共享编码器和三个解码器；共享编码器由骨干网络和颈部网络组成；三个解码器分别完成交通目标、可行驶区域、车道线检测任务。本发明首次将大卷积核注意力机制与YOLOv7提出的ELAN结构进行融合作为全新的主干网络，将大核注意力机制与多尺度信息融合机制结合针对车道线分割任务提出分割增强模块，在主干网络之后、车道线检测分割头之前加入该模块进一步提升车道线检测任务的精度。

本发明授权一种基于注意力机制的多任务交通场景检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的多任务交通场景检测算法，其特征在于， 包含一个共享编码器和三个解码器；共享编码器由骨干网络和颈部网络组成；三个解码器分别完成交通目标、可行驶区域、车道线检测任务； 骨干网络用于提取输入图像的特征，包含卷积模块、特征提取模块和下采样模块，卷积模块由Conv卷积层、BatchNorm批量归一化层、SiLU激活函数构成；特征提取模块融合大核注意力机制和ELAN结构，并以此搭建主干网络进行特征提取；下采样模块在卷积模块的基础上添加下采样层，构成两个分支，最后通过维度相加进行特征融合，输出特征图通道数是输入的2倍，输出特征图长和宽是输入的12； 选择YOLOv7的主干网络作为基础网络结构，并在此基础上以特征提取模块替换原有ELAN结构，构建改进后的YOLOv7骨干网络； ELAN结构为高效层聚合网络，能在不破坏原始梯度路径的情况下提高网络学习能力，还可以通过引导不同特征组的计算块来学习更多样化的特征；由于LKA机制既包含自注意力机制可以解决长距离依赖问题的优点，又包含卷积可以利用局部上下文信息的优点，将LKA机制与YOLOv7中的ELAN结构进行融合，形成特征提取模块； 特征提取模块包含四个卷积模块和两个LKA-Module层，输入依次通过两个卷积模块、两个卷积模块与LKA-Module层级联结构，分别输出通道数o=i2的特征图，其中o为输出通道数、i为输入通道数，最后对输出的特征图进行维度相加； 颈部网络包含跨阶段空间金字塔池化模块、特征金字塔网络和路径聚合网络；跨阶段空间金字塔池化模块的作用是扩大感受野，融合不同尺度特征图的信息，完成特征融合；在特征图传递过程中，深层的特征图携带有较强的语义特征和较弱的位置信息，而浅层的特征图携带有较强的位置信息和较弱的语义特征，特征金字塔网络将深层的语义特征传递到浅层，从而增强多个尺度上的语义表达，路径聚合网络把浅层的位置信息传递到深层，增强多个尺度上的定位能力； 检测算法的具体过程如下；网络的输入为640*640*3的RGB图片，首先进入卷积模块进行特征传递，在第2、4个卷积模块特征图长和宽分别缩小12，输出特征图长和宽为输入的14，特征图进入特征提取模块和下采样模块进行特征提取，经过三次下采样后输出特征图长和宽由原图像14缩小至原图像的132，之后将提取的特征图送入颈部网络进行多尺度特征融合，交通目标检测模块将特征图传入三个不同尺寸的交通目标检测头，最后输出三个大小分别为W8,H8,256、W16,H16,512、W32,H32,1024的特征图，可行驶区域检测模块和车道线检测模块的输入尺寸为W8,H8,128，可行驶区域检测模块包含用于特征提取的BottleneckCSP模块和三个下采样模块，输入经过信息传递之后，输出大小为W8,H8,2的特征图，对于车道线检测模块，在输入之前首先经过分割增强模块来丰富骨干网络提取的语义信息，后续结构与可行驶区域检测模块相同。

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